Поделиться
Как автоматизировать рутину с помощью роботов и ИИ: опыт, советы, цифры и факты
Голосовые помощники с искусственным интеллектом — это программы, которые способны понимать язык людей и отвечать на голосовые команды. Уже сегодня с их помощью реализуется запись к специалистам, доставка товаров и бронирование услуг, передача показаний и т.д.
Предыстория вопроса
Первые машины, произносящие отдельные слова, появились еще в 30-е годы прошлого века. Технологии по синтезу речи появились в 1960-е и в последующие десятилетия непрерывно улучшались и помогали повышать качество связи по мобильным каналам и интернету. Тогда же появились первые системы распознавания речи.
Настоящим «папой» современных голосовых роботов можно назвать IVR (Interactive Voice Response, интерактивное голосовое меню в IP-телефонии) c использованием DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency, тональный режим), ставшим для бизнеса первым реальным инструментом повышения качества коммуникации с аудиторией и маршрутизации.
Позже появилась возможность понимать отдельные слова абонента и строить ответ или переадресацию, основываясь на этих данных. Тогда же появились первые конструкторы роботов.
Положение дел сегодня
Сейчас робот — это целый набор технологий, связанных с обработкой логики, математическими вычислениями, работой с базой знаний, интеграциями, глубокой аналитики, механизмами естественного синтеза (TTS) и распознавания (ASR) речи.
Будущее
В настоящее время зарождается новый виток развития роботов. Технологии нейросетей и генеративных моделей приближают роботов к полной замене человека в коммуникациях: не только для смысловой передачи информации, но и с эмоциональным окрасом, живой, не сценарной логикой и реальной возможностью помочь человеку решить его задачу.
В основе передовых роботов лежат три важные возможности:
- Понимание намерений: робот уже не работает с отдельными репликами, а с намерениями, т.е. если вы скажете: «Хочу привезти вам свою развалюху», — он поймет, что вы хотите записаться в автосервис.
- Умение находить правильный ответ: робот может научиться чему угодно, будь это инструкции, как пользоваться самолетом, или изучение номенклатуры и все характеристики товара, и когда его спросят, есть ли силикатный кирпич, он сперва уточнит, в каких температурных условия будет он использоваться.
- Генерация уникального контента: Голосовые помощники способны различать эмоциональную окраску речи, приспосабливаться к ней и реагировать соответствующе.
Применение в бизнесе: цифры и факты
Кейс МТС Exolve (входит в экосистему МТС) для одной из ведущих туристических компаний России FUN&SUN: после запуска голосового помощника конверсия лидов в заявки увеличилась на 5%, а время, которое менеджеры тратили на выявление потребностей клиента, сократилось на 30%. По статистике продолжить диалог с экспертом соглашаются более 60% абонентов.
Кейс МТС Exolve для федеральной сети продуктовых дискаунтеров ПОБЕДА: в месяц в колл-центр поступает порядка 500 звонков по вопросам трудоустройства. В результате внедрения голосового ассистента компании удалось сократить расходы на работу колл-центра в 3 раза.
Применение ChatGPT для голосовых помощников
На сегодня очевидно, что ChatGPT и LLM (long-language model, длинно-языковые генеративные модели) — это технологии, вошедшие в рынок коммуникаций всерьез и надолго. Их возможности кажутся фантастическими, но есть два нюанса:
- Модель не запоминает диалог. В любой момент она может перестать учитывать предыдущие реплики и ответы.
- Вы не контролируете то, что говорит СhatGPT. Модель обучается на всех данных, и вероятность, что модель скажет некорректную реплику, достаточно высока.
И если с первым возражением на данный момент сделать практически ничего нельзя, то с отработкой второго возражения достигнут значительный прогресс. Сам по себе ChatGPT — это не «серебряная пуля» для робота, но он крайне полезен для создания полноценного сервиса в сочетании с технологиями NLU, NER, LLM, MLM и должен использоваться для генерации уникальных реплик для создания впечатление живого диалога.
Реальный опыт использования ChatGPT
Современный бизнес переживает эпоху трансформаций, одной из движущих сил которой является искусственный интеллект.
ИИ активно внедряется в различные сферы бизнеса, начиная от автоматизации рутинных задач и заканчивая сложными аналитическими процессами. Например, алгоритмы машинного обучения помогают предсказывать поведение клиентов, оптимизировать цепочки поставок и управлять рисками. В финансовом секторе ИИ используется для анализа больших объемов данных и обнаружения мошеннических операций, в то время как в розничной торговле он помогает создавать персонализированные предложения для покупателей.
Одним из наиболее ярких примеров применения ИИ в бизнесе является использование виртуальных помощников. Общаясь они накапливают данные о пользователе и его запросах.
Кроме того, персонализированные виртуальные помощники могут учитывать контекст взаимодействия. Например, если клиент ищет информацию о продукте на сайте компании, виртуальный помощник может предложить ему дополнительные ресурсы, такие как обзоры, спецификации и отзывы других клиентов. Это позволяет значительно улучшить клиентский опыт и повысить уровень удовлетворенности.
Представьте мир, в котором роботы играют ключевую роль в обслуживании клиентов. В этом идеальном мире роботы не просто выполняют команды, но и предугадывают потребности клиентов, предоставляя им наилучший сервис. Благодаря ИИ и машинному обучению роботы могут понимать эмоции и намерения клиентов, что позволяет им предлагать более точные и релевантные решения.
Поделиться
Короткая ссылка
